Determination of above ground carbon in Canada's forests-a multi-source approach
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a signatory to the Kyoto Protocol and must report on reforestation, afforestation and deforestation activities since 1990. Reporting commitments also include a baseline estimate of forest carbon stocks in 1990 and the monitoring of changes in carbon stocks leading up to the reporting period 2008 to 2012. Canada has 10% of the world's forests (418 million hectares), which account for a significant amount of stored carbon. The determination of above-ground carbon stocks in the forest can be based on several sources: remote sensing, models of vegetation growth, book-keeping carbon models, and traditional forest inventories. Estimating above-ground carbon with remote sensing requires the fusion and integration of remote sensing data with topographic, forest cover and other geospatial information. Multi-temporal LANDSAT TM imagery was used in conjunction with GIS data to compute above-ground biomass from which the carbon content is determined. In addition to biomass, other key factors, which play a role in the determination of carbon stocks, include species and age distribution, forest structure, and climate variables. The paper reports on remote sensing experiments to determine the above-ground carbon stocks for a test site near Hinton, Alberta, Canada. It is expected that this approach will be useful in supporting Canada's reporting commitments on the sustainability its forest resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».